为了保证心流尽可能不断更，在第一篇发布之后就立即开始写第二篇，这样睡醒起来开工后就会有意识养成一个习惯。
自我总结了下，在第一天结束时就为第二天的工作承前启后应该比较有效果，而且必须给心流这种文章区别于姿势的风格，心流要追求效率，口语化，约等于是思绪的拷贝，那么行文就没有姿势那么简洁了，可能还会出现骂人的话，虽然俺现实当中几乎不说脏话，但不代表内心没猛猛吐槽😄
生活和工作里能够用到的方法论
说到承前启后，自己有总结一些工作上的方法，适用于当下信息爆炸时代的人。产生这些思考源于曾经做媒体人的习惯——本身就要大量接触各行各业的信息、人，因此脑子比较适应这种一天汲取一堆内容的节奏；
之后做社群微信里加了五千多人，这些人和数不尽的群组每天都在产生很多条的信息流，从苏醒开始，店铺客户、微信好友以及群组就开始涌现成堆的信息了，说是爆炸一点不过分；
然而人的脑容量有限，如何在天天新灌进来的信息流之下还保持专注力和工作效率呢？突然想到一个名词——收敛，它在数学、计算机和日常生活中的意思都不太一样，让AI帮俺对比了下。
- 数学里的收敛
核心：越来越靠近某个确定的值 / 点，不会乱跑、不发散。
数列 / 函数：随着变量往前走，值无限逼近一个固定数。
例子：
1, 0.5, 0.25, 0.125… → 收敛到 0
关键词：极限、稳定、逼近、不爆炸- 计算机里的收敛（最常用在算法 / 迭代）
核心：迭代跑了很多轮后，结果不再明显变化，达到稳定。
常见场景：
神经网络训练：loss 不再下降 → 收敛
数值计算、优化算法：结果变化小于阈值 → 收敛
反例：一直震荡、忽大忽小、越来越大 → 不收敛 / 发散
和数学收敛的区别：
计算机不要求 “无限逼近”，只要稳定到够用就算收敛。- 日常话语里的收敛
核心：收起来、不张扬、不放纵、往内收。
收敛脾气：不发火
收敛锋芒：不炫耀、低调
收敛行为：规矩一点、不放肆
完全是行为 / 性格 / 情绪往内收，和数学无关。
一句话对比（最精髓）
数学收敛：逼近一个确定极限
计算机收敛：迭代稳定不再变
日常收敛：克制、低调、不张扬
先不讨论如何收敛，这是细节，当产生这个想法之后只是隐约察觉到了一个在信息爆炸时提高效率的方法，只是若有所思而已。
昨天中午吃饭的时候看【今日头条】，里面有讲到证券交易，作为好奇宝宝，以前有一些问题太简单太傻不好意思问专业人士，搜索吧效率很低，还得从繁复的信息流里总结出来自己想要的答案，但是有AI就不一样啦，问：在计算机诞生前，股票市场如何交易的，岂不是效率很低？豆包说：
你说得没错 ——计算机出现前，股票交易确实效率极低、流程极慢、信息极不对称，完全是 “人力 + 物理 + 慢通讯” 的模式。
一、交易怎么进行（全流程）
- 最早期：露天 / 咖啡馆 “集市式” 交易（17—19 世纪初）
荷兰阿姆斯特丹、伦敦、纽约梧桐树下 / 咖啡馆，口头竞价、面对面议价
用粉笔在石板 / 黑板 / 墙上写价格、代码、数量
无统一规则，全靠喊、靠手势、靠信任
成交后手写单据、当面交割，甚至现金 + 股票当场两清- 交易所场内：公开喊价 + 手势（19 世纪 —20 世纪末）
投资者→电话 / 电报下单给经纪人（券商）
经纪人→跑到交易所交易池，用喊价 + 手势撮合
掌心向内 = 买，掌心向外 = 卖；手势代表价格 / 数量
成交后：人工记录、纸质单据、人工清算
行情：黑板 / 电子报价板（非电脑）、行情纸带（Tickertape） 滚动打印价格- 下单与信息（慢到离谱）
个人投资者：填纸质委托单→柜台→电话报单→场内
信息传播：电报 / 电话 / 行情纸带 / 报纸，延迟以分钟 — 小时 — 天计
跨市场：靠驿站马车、轮船、电报，消息滞后常引发巨大套利 / 风险
二、效率到底有多低（对比现在）
成交速度：现在毫秒级；以前几分钟 — 几小时，行情剧烈时根本抢不到单
信息延迟：现在实时；以前几分钟到几小时，甚至隔天看报纸才知价格
处理容量：现在每秒百万笔；以前一天几万笔顶天，全靠人喊、人记、人算
成本与门槛：佣金高、必须找经纪人、大户才有专线；普通人很难快速交易
出错与风险：人工错单、漏单、篡改、信息垄断很常见
三、关键技术节点（慢慢变快）
1867 年：行情纸带（Tickertape），价格从交易所传到各地办公室
1870s：电话普及，下单不用跑交易所，但仍要场内喊价
1960s—70s：早期电脑 / 电子撮合试点，逐步替代人工喊价
1980s—90s：全面电子化，网上交易出现，效率彻底革命
一句话总结：
以前的股市是人声鼎沸、体力活、慢节奏、信息垄断的 “菜市场”；现在是无声、光速、透明、全民可及的电子市场。
要不要我给你整理一份 “计算机前 vs 现在” 的交易效率对比表，一眼看清差距？
继续追问，详解交易池如何设计的，他们什么时候开始用数据库，数据库的思路是啥，如何保证数据不出错？
我给你用最清晰、最硬核、但不绕弯的方式，把这三件事一次性讲透：
1）交易池（交易大厅 / 交易撮合）到底怎么设计
2）股市什么时候开始用数据库、思路是什么
3）怎么保证数据不出错、不丢单、不乱账
一、传统「交易池」到底怎么设计？（计算机前的撮合系统）
你可以把 ** 交易池（Trading Pit / Trading Floor）** 理解成：
一个物理版的、人肉跑的 “中央撮合引擎”。
- 交易池的结构设计
按股票 / 期货品种分区
每只股票 / 合约，有一个固定的环形 / 八角形交易圈
经纪人只在自己负责的股票圈里活动
空间分层：
内圈：场内交易员（做市商 / 经纪人）
外圈：电话员、记录员、跑单员
楼上：行情板、清算部门- 交易规则设计（核心逻辑）
（1）价格优先 + 时间优先
和今天电脑撮合逻辑一模一样，只是用人执行：
先比价格：买价最高先成交，卖价最低先成交
同价格：先喊单 / 先举手的先成交
（2）口头竞价 + 手势语言
这是标准化协议，相当于人类版 API：
手掌向内 = 买
手掌向外 = 卖
手势数字：1~20 用手指快速表示
喊出：价格 + 数量
（3）成交瞬间：双重确认
两人同时喊出一致价格 + 数量，就算成交。
双方必须立刻记在自己的小卡片上。
这是最早的分布式记账。- 交易池 = 人肉撮合引擎
它的设计目标就三条：
快速发现价格
保证公平：价格优先、时间优先
所有成交可追溯、可对账
二、股市什么时候开始用数据库？思路是什么？- 时间线（极简关键版）
1960s：交易所开始用大型机，但主要是批处理
1970s：电子撮合逐步替代交易池
→ 纳斯达克 1971 年诞生：第一个全电子股票市场
1980s：关系型数据库正式进入金融核心系统
1990s：互联网交易 → 数据库成为绝对核心- 数据库进来的核心思路
一句话：
把 “人记、人算、人对账”，变成 “机器统一记账、统一撮合、统一核对”。
数据库要解决的三大痛点
成交记录不能丢、不能改、不能乱
账户、持仓、资金必须永远平账
多笔交易同时发生，不能互相干扰
金融数据库的设计思路（极简但极重要）
交易必须是原子性（Atomicity）
要么完全成功，要么完全失败，不允许半成功。
所有操作可追溯（日志先行）
先写日志，再改数据。
强一致性
你看到的余额、持仓，永远是最新、唯一、正确的版本。
撮合与记账分离
撮合只管 “谁和谁成交”
数据库只管 “钱和股怎么划转”
三、最关键：股市如何保证数据绝对不出错？
这是金融系统的命根子，我给你讲底层逻辑。- 最核心武器：事务（Transaction）
所有买卖、成交、转账，都是一个事务：
扣钱
加股票
写成交记录
写持仓
要么全部做完，要么全部回滚。
不可能出现：钱扣了、股没到。- 日志先行（Write-Ahead Logging，WAL）
任何修改先写日志，再改数据。
系统崩了？重启重放日志就行。
谁也不能偷偷改数据，因为日志对不上。- 双重记账 / 三方对账
交易所记账
券商记账
清算公司记账
三套账必须完全一致。
差一分钱都要立刻停盘查账。- 撮合引擎与数据库严格分离
撮合：只负责匹配买卖，极快
数据库：只负责持久化、对账、安全
不混在一起，避免一崩全崩。- 锁与并发控制
多个人同时买同一只股？
数据库用锁 / 乐观锁 / MVCC保证：
不会超卖
不会重复成交
不会把同一股卖给两个人- 实时监控 + 熔断
任何异常：延迟、丢单、不一致
自动告警 → 自动切换备用系统 → 严重时直接停盘
一句话总结：
金融数据库 = 绝对不能错的账本 + 永远可恢复的日志 + 三套互相校验的系统。
超简最终版总结
交易池 = 人肉撮合引擎，靠手势 + 喊价 + 双重记录工作
数据库 1980 年代进入股市，思路是：
统一记账、原子交易、永不丢单、永远可查
保证不出错靠四件事：
事务（要么全成要么全不成）
日志先行（崩了也能恢复）
三方对账（交易所 / 券商 / 清算）
严格并发控制（不重复、不错乱）
看到这里不知道你是否对文章开头讲到的问题有所明悟了，至少俺想到的是可以借鉴：
1）交易必须是原子性（Atomicity）
要么完全成功，要么完全失败，不允许半成功。
这说明在完成一些很重要的任务的时候尽量不要让自己被打断，如果可以的话，把复杂的任务切分为多个简单的任务。在执行这些任务的时候，哪怕外面天塌了也不准中断，比如，突然有电话打进来，先不管！比如，突然屎意降临但是手里的活儿还没干完，那行，马上把手里没做完的事儿完成到一个类似于可存档点的地方，然后上完厕所回来继续，可能上厕所的时候还会看其他信息，但是别忘记回来立即着手就行。
2）金融数据库 = 绝对不能错的账本 + 永远可恢复的日志 + 三套互相校验的系统
人脑不需要这么严格的账本，借鉴思路就是要根据自己的情况变更，比如对于执行力差的人来说，说不定真得要3个“账本”，自己脑子是一个，To Do List是一个，然后让别人提醒是最后个。当然，感觉自己用脑子+任务清单双账本即可，毕竟记忆还行，如果真的很重要又怕忘的话，那么俺会把这件事儿变为立即去做，强行插入自我的任务队列，这样就更保险啦~
突然想到，太阳底下没有新鲜事儿，可能大师也好、小白也好，一些点子在一个时间段内很多人都想到了，只是区别在于小白想到之后就淡忘了，而大师想到之后，诱发了他的一连串思考，直至星火燎原……
生日的一天
正月初九是自己的生日，在朋友圈发了个出镜的自拍，反响挺好的。嘿嘿~
可能知道俺比较宅，朋友A说可以去找她给一起过生日，欣然同意，不过她也是自己开公司跑业务的人，当天累的一P，就没约成饭。
等醒来的时候已过中午，正好朋友B又发信息说有没空，去给她公司新办公场地整一整网络：新场地上了新的企业交换机，把理光C5503打印机初始化一下，再把办公室里每台的电脑里的打印机属性改一改指向新IP地址即可，非常简单的网工工作。之后再搞一台闲置的PC装飞牛做NAS，她们的办公体验还会好一些。
期间观察了下她的员工，有点意思，网上吐槽说现在年轻的00后们都是手机玩儿得溜，PC和办公软件反而不熟练了，她直接招进来个计算机专业的妹妹来做文字工作，省掉一大堆培训环节，而且打开她小员工的豆包之后发现这种AI工具也惯用，如此自驱型的员工她可要提防哪位老板去她办公室喝喝茶就挖走了，没开玩笑啊，真有可能。她另外一位员工还有强迫症，只要给她提出了一个悬而未决的问题，满脑子都是那件事儿，都到了下班时间了也不肯走，要连夜找外援解决问题才舒坦，挺好，这个习惯用到工作中可以保证办事儿有始有终。
等忙完的时候朋友B又给俺引荐了位本地初具规模的企业家朋友C，正好趁着生日一次性宴请他们俩，席间过半的时间都在讨论用工问题，朋友C还很大度地展示了公司员工的工资表，这样大家对本地用工成本就有数了，他俩又讨论了下涨薪降薪问题，俺目前没员工了，就没插上话。本来圈子里的老板们过年聚一聚互相引荐的计划B很早就在筹划，但大家都忙，一直聚不齐，于是就变成了三三两两私下聚会了。
饭后回到家，习惯性再看下AI相关的内容，被油管推荐了《翁家翌：OpenAI，GPT，强化学习，Infra，后训练，天授，tuixue，开源，CMU，清华｜WhynotTV Podcast #4》，作为导读分享到群里，结果社友立即说嘉宾是他初中同学，离谱，六度空间理论立即应验！
睡前一刷朋友圈，发现同学D狗日的半夜2点过说跑通了OpenClaw+飞书，得，又马上去搜了下相关教程，各位用到飞书的朋友也可以借鉴下。
喂饭级教程！免费部署云端 OpenClaw + 打通飞书，自动抓取 ClawHub 技能并写入飞书表格：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2009645961392186680、https://juejin.cn/post/7605114376802631720
今天先到此，办事儿做完比做漂亮更重要，心流更新你可要保持啊，礼宏。
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